在本文中，我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务，具体形式如下图的视频所示。
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。
上面公式得出的H ，对于图一中的所有点都是正确的，换句话说，可以用H将第一个图中的点映射到第二张图。
OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后，会得到一些关键点对，我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中，作为输入参数，调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵H，函数 findHomography 就完成了这样的功能，常见的调用代码如下：
由于近期在研究相机与投影仪的标定程序时，需要将结构光图片与灰点相机拍摄得到的图片中，找出角点之间的对应性，使用了如下一条代码：
之前在公众号中写过一篇文章——图像处理的仿射变换与透视变换,这篇文章是对透视变换做了进一步深入研究。
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
算法：单应性对象查找是获得最佳图像后，通过单应性执行查询图像和训练图像的透视变换来获得查询图像在训练图像中的位置。
图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。其中用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。
了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.待拼接的图像 2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果 3.图像变换结果 4.代码及注意
大家好，听说OpenCV4.4 已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。如果你还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。
Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)
Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)参数: 参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数 操作:读取参考帧的相机模型, 内参, 去畸变的特征点等传入参数
📷 import cv2 import numpy as np def sift_keypoints_detect(image): gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints,features=sift.detectAndCompute(image,None) keypoints_image=cv2.
单应性是一种平面关系，可将点从一个平面转换为另一个平面。它是一个3乘3的矩阵，转换3维矢量表示平面上的2D点。这些向量称为同质坐标，下面将进行讨论。下图说明了这种关系。这四个点在红色平面和图像平面之间相对应。单应性存储相机的位置和方向，这可以通过分解单应性矩阵来检索。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数！如果还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。 OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器 下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器
图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题，手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。
透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程，所以透视变换也被称为投影映射（Projection Mapping）。在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其次坐标方差，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需要一个完全不同的变换矩阵M，所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。变换公式为：
本文实例为大家分享了python将两张图片生成全景图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能，本文记录 OpenCV 实现方法。 任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射 x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.
数据挖掘是一个非常重要的技术。在近些年，数据挖掘为整个社会创造了巨大的财富。但是通过视频信息实现数据挖掘一直是一个比较艰难的过程。本文介绍的将视频中的信息转成平面信息非常有利于进一步的数据挖掘工作。
在本教程中，我们将使用AKAZE和ORB本地特性来查找视频帧之间的匹配和跟踪对象运动。 算法如下:
本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。本篇主要来研究SIFT算法的原理和应用。
图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。
胎儿镜激光光凝术是一种广泛用于治疗双胎输血综合征 (TTTS) 的手术。由于视野有限、胎儿镜的可操作性差、液体混浊和光源变化导致的可见度差以及胎盘位置异常，该手术特别具有挑战性。这可能会导致手术时间增加和消融不完全，从而导致持续的TTTS。计算机辅助干预可以通过视频镶嵌扩大胎儿镜视野并提供更好的血管图可视化，从而指导外科医生更好地定位异常吻合，从而帮助克服这些挑战。胎儿镜检查的视频拼接仍然是一个具有挑战性的问题，因为视觉质量差（即伪影、照明条件、漂浮的液体颗粒）、分辨率低、纹理缺乏、患者之间和患者内部的高变异性、术中环境的移动性和有限的视野。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识。小编跟很多人一样，刚开始学习图像处理对单应性矩阵不是很了解，通过项目实践慢慢知道了一些这方面的知识和自己对它的理解，就跟大家分享一下。 单应性矩阵概念 这里说的单应性矩阵主要是指平面单应性矩阵，在三轴坐标中XYZ，Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一
单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识。小编跟很多人一样，刚开始学习图像处理对单应性矩阵不是很了解，通过项目实践慢慢知道了一些这方面的知识和自己对它的理解，就跟大家分享一下。
OpenCV 4.x 的夏季更新已发布。此版本还包括OpenCV Model Zoo。
利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。构建全景图利用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点检测、局部不变特征、关键点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。在之后的博客会解决多张图片的拼接，而不仅仅只是针对两张图片。
目录 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB ORB是是ORiented Brief的简称。ORB
Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011
//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2\nonfree\nonfree.hpp> using nam
本文首先完成之前专栏前置博文未完成的多图配准拼接任务，其次对不同特征提取器/匹配器效率进行进一步实验探究。
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
有时候文本图像，需要适当的校正之后才会得到比较好的对齐显示，常用的方法有两个，一个是基于几何变换，另外一个是基于透视变换。常见的处理步骤如下：
最近手上有一批图片需要去水印，同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴，确定水印加在图片上的大致位置，然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去，完美解决问题，但是不理想的地方也显而易见，用户观感特别不好。所以，借着这次处理的机会，想把问题根除掉。本文会分四部分，零部分(你没有看错！)主要是自己尝试的路径，如果想简单直接，不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结，同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题，结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分，对应第一部分的总结，会给出通用的实现demo，第三部分，会对本文进行总结，相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题，我的文章都能给你些许思路。
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩，相机校准和机器学习，它可以在许多应用中找到。 但是，尽管它很简单，但是当现实世界的影响发挥作用时，事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声，这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中，这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是，您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法，这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
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